3D堆叠块图用于二进制掩码的新型3D可视化工具

COLORVFIELD3彩色3D矢量场绘图仪用于在3D空间中绘制彩色矢量场。函数COLORVFIELD3(X, Y, Z, U, V, W)会在指定的点(x, y, z)处绘制具有分量(u, v, w)的矢量，并根据矢量的长度进行着色。使用jet颜色图，最小的矢量显示为蓝色，最大的矢量显示为红色，共分为32个颜色级别。 用户还可以自定义颜色级别，通过传入NUMBER_COLOR_LEVELS参数调整颜色的细分。例如： X = linspace(-10, 32); Y = linspace(0, 32); Z = linspace(0, 32); U = linspace(-1, -5, 32); V = linspace(1, 5, 32); W = linspace(0, 32); colorvfield3(X, Y, Z, U, V, W)

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影，通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用，因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉（显示为1个标准差的椭球）。

votebar函数用于绘制“类似选举”的3D条形图。函数输入包括：高（条的绝对高度，单个值），val（绘制的N值向量），colo（N x RGB颜色三元组的二维矩阵），randomVote（设置随机性以模拟选举结果）。输出为补丁的句柄，表示N列的条形图，包含灰色骨灰盒和底部及顶部的彩色列。示例：绘制10列阶梯图，使用随机颜色：hp=votebar(7,1:7,[],0)。

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

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这里展示了如何在MATLAB中创建3D网格图的实例。请查阅MATLAB文档中的“网格”函数以获取更多信息。您也可以访问MATLAB绘图库查看更多示例 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用模拟数据进行实验转到目录$ SE / SimulatedData运行“ produceSimulatedProjections（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值运行“ testSimulatedData（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值NumP信噪比100 0.2 500 0.2 1000 0.2 2000 0。